Foreword: Maternal and childbirth health systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
From evidence to practiceSystematic reviews provide evidence about the effectiveness of many health interventions.However, translation of this evidence into routine health care is often not happening.1,2 The mere existence of evidence likely to improve patient care and health outcomes does not ensure that providers are informed and change their practices.3 Traditional strategies, such as passive dissemination of evidence via online bibliographical databases and peer-reviewed journals or distribution of educational materials, are not sufficient to change clinicians' practices.4 Implementation strategies of evidence-based guidelines show only a modest improvement of care.5,6 Studies assessing these dissemination and implementation strategies are extremely heterogeneous in their effects and methods used, 5 and their number is also limited.Thus, reviews of evidence performed from these studies are inconclusive.7,8 We know 'what works,' but major efforts need to be made to better understand 'how to disseminate and implement' this knowledge into practice.Adoption of new practices by health care providers is a complex event that depends not only on access to sound evidence but also on a variety of other factors, such as the nature and cost-benefit of the interventions for the patients, the clinicians and the health care system, the clinical setting, the individual characteristics, the social context, and other organisational and institutional factors.Identification of these multi-level factors is essential to develop effective dissemination and implementation strategies.In this endeavour, behavioural and social scientists play a key role in understanding how behavioural changes in clinicians can be successfully achieved.3 Further research, using rigorous methods and randomised designs, is needed to develop appropriate and effective interventions that integrate components of behavioural change theories.5 Moving towards more evidence-based dissemination and implementation will increase the impact of evidence and ultimately help to improve health care.The success of this research depends largely on a multi-disciplinary approach to developing strong theoretical models of behavioural changes adapted to health care settings.It is time for the dissemination and implementation of evidence-based medicine to become evidence based.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,035 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».